Un algoritmo genético para el ensamble de secuencias de ADN
La secuenciación del genoma de un organismo permite el estudio y entendimiento de éste, para el caso de parásitos o virus, podría lograrse el desarrollo de nuevos medicamentos y vacunas. La secuenciación permite también el estudio de la evolución de las especies, mediante la identificación de variac...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2005 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CICESE |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/2015 |
| Acceso en línea: | http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/302 http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2015 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/Autor/Algoritmos genéticos info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1203 |
| Sumario: | La secuenciación del genoma de un organismo permite el estudio y entendimiento de éste, para el caso de parásitos o virus, podría lograrse el desarrollo de nuevos medicamentos y vacunas. La secuenciación permite también el estudio de la evolución de las especies, mediante la identificación de variaciones genéticas. Las técnicas de secuenciación que se aplican dependendel tamaño de la cadena de ADN que se dese secuencias. Para el caso de genomasgrandes, la técnica más utilizada se denomina Shotgun, la cual comprende variasetapas, la última de ellas se conoce como Ensamble de Secuencias. El problema de ensamble de secuencias de ADN, en su modelo más sencillo, pertenece a la clase NP-Difícil, lo que significa que no se conoce método alguno que proporciones una solución óptima en tiempo polinomial. Entre las estrategias propuestas para este problema se encuentran principalmente las estrategias voraces y los algoritmos genéticos. En este trabajo se propone un algoritmo genético, para un modelo de este problema que consiste en encontrar una ruta con características específicas en un grafo dirigido completo. Este modelo considera errores de bases y la orientación desconocida de los segmentos. El algoritmo propuesto se basa en un algoritmo genético básico, al cual se le agrega una fase de eliminación de segmentos y ajuste de individuos. Se propone también una función de aptitud que intenta favorecer la generación de soluciones con la menor cantidad posible de contigs, y consecuentemente contigs con la mayor longitud posible. Se comparan los resultados del algoritmo genético propuesto contra los de un algoritmo genético básico, notándose claramente el mejor desempeño del primero. Finalmente, se comparan los resultados contra los de un algoritmo voraz disponible públicamente, obteniendo resultados comparables e incluso a favor del algoritmo genético para casos con cierta tasa de error de base. Los resultados son independientes del tamaño de los fragmentos a ensamblar y de la función de aptitud utilizada. |
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